Практическое применение ИИ и нейросетей при разработке технической документации

1. Возможности ИИ-решений в инженерии и документообороте. Большие языковые модели (LLM). Разница между текстовым ИИ и специализированными ассистентами.
2. Безопасность и конфиденциальность корпоративных данных. Куда уходят данные из бесплатных чат-ботов и как защитить интеллектуальную собственность компании (чертежи, ноу-хау). Различие между публичными облачными ИИ и локальными моделями.
3. Галлюцинации ИИ и защита от искажения фактов. Почему нейросеть придумывает несуществующие стандарты. Настройка параметров модели (температура) для получения жестких фактологических ответов.
4. Промпт-инжиниринг для инженеров. Анатомия профессионального запроса.
5. Практикум: отработка базовых структур запросов.

Автоматизация разработки конструкторской (КД) и текстовой документации

Практическое применение ИИ для рутинных задач инженера, технического писателя и проектировщика.

6. Автоматический разбор сложных нормативных документов и ТЗ заказчика с помощью ИИ. Извлечение технических параметров, ограничений и допусков.
7. Применение ИИ для поиска пробелов, устаревших данных и логических противоречий в текущей документации.
8. Автоматическое составление черновиков пояснительных записок, паспортов изделий и технических условий (ТУ).
9. Практикум:
   • Автоматическая генерация разделов ТЗ на проектирование узла по кратким устным тезисам.
   • Преобразование сложного описания техпроцесса в лаконичную инструкцию по технике безопасности.
   • Автоматическое форматирование неструктурированного текста под требования ГОСТ.

Создание умного ИИ-поиска по регламентам и ГОСТам

10. Принципы интеллектуального поиска без ошибок.
11. Практикум:
    • Развертывание простейшего ИИ-поиска на основе загруженных PDF-файлов (СНиПы, внутренние стандарты КБ) с использованием готовых платформ.
    • Тестирование созданного поисковика на нахождение инженерных несоответствий. Разбор сложных кейсов.